Rxts：2番目のイベントから1分時系列を生成する

Question

私は1分のOHLC時系列を生成するために処理したい株式取引イベントのxtsシーケンスを持っています。たとえば、取引のセット：

Timestamp Price Size 
9:30:00.123 12.32 200 
9:30.00.532 12.21 100 
9:30.32.352 12.22 500 
9:30.45.342 12.35 200 

9時30分00秒の記録を生じるはずである：

Timestamp Open High Low Close 
9:30:00 12.32 12.35 12.21 12.35 

は、私はこれに接近方法は、分単位でオリジナルの貿易シリーズを分割することです。

myminseries = do.call(rbind, lapply(split(mytrades, "minutes"), myminprocessing)) 

これは、私が望むレコードを生成しますが、問題があります。ストックに一定の時間内に取引がない場合、その分レコードを完全に逃します。私が代わりにしたいのは、不足している取引分のレコードをすべて0にすることです。たとえば、9時31分に取引がない場合は、

Timestamp Open High Low Close 
9:30:00 12.32 12.35 12.21 12.35 
9:31:00 0  0  0  0 
9:32:00 12.40 12.42 12.38 12.42 

1分のシリーズをバックフィルすることはできますか？ Split（）とはまったく違う方法を使うべきですか？

Answer 1

to.period()の機能があります。たとえば、to.minute()でxtsを指定します。

ディルク

Answer 2

与えられた分以内に取引がない場合、to.minutesも「完全にその分の記録を欠場すること」。ゼロ幅の、厳密に規則的なxtsシリーズとマージすることで、それを回避することができます。

## Make sample data 
> x <- xts(cumsum(rnorm(600, 0, 0.2)), Sys.time() - 600:1) # 10 minutes of secondly data 
> # remove all data from a couple different minutes 
> x['2012-03-19 17:33'] <- NA 
> x['2012-03-19 17:35'] <- NA 
> x <- na.omit(x) 
> 
> ## Convert to minutes 
> xm <- to.minutes(x) 
> head(xm) 
         x.Open x.High  x.Low x.Close 
2012-03-19 17:31:59 0.1945049 1.661000 -0.35943057 1.6610000 
2012-03-19 17:32:59 1.7283877 1.728388 -0.69288918 1.1398868 
2012-03-19 17:34:59 2.0529582 2.603881 -0.80532315 -0.8053232 
2012-03-19 17:36:59 0.5314270 1.189609 -0.94996548 0.5807342 
2012-03-19 17:37:59 0.3761700 1.943363 0.04046976 0.9101720 
2012-03-19 17:38:59 1.0614807 1.722110 -0.22147145 1.4075637 
> axm <- align.time(xm) #align times to begining of next period 
> 
> # to make strictly regular, create an xts object that has values for each minute 
> tmp <- xts(, seq.POSIXt(start(axm), end(axm), by='min')) 
> out <- cbind(tmp, axm) 
> out 
         x.Open  x.High  x.Low  x.Close 
2012-03-19 17:32:00 0.19450494 1.66100005 -0.35943057 1.66100005 
2012-03-19 17:33:00 1.72838773 1.72838773 -0.69288918 1.13988679 
2012-03-19 17:34:00   NA   NA   NA   NA 
2012-03-19 17:35:00 2.05295818 2.60388093 -0.80532315 -0.80532315 
2012-03-19 17:36:00   NA   NA   NA   NA 
2012-03-19 17:37:00 0.53142696 1.18960858 -0.94996548 0.58073422 
2012-03-19 17:38:00 0.37616997 1.94336348 0.04046976 0.91017202 
2012-03-19 17:39:00 1.06148070 1.72211018 -0.22147145 1.40756366 
2012-03-19 17:40:00 1.28437005 1.28437005 -0.62691689 -0.62691689 
2012-03-19 17:41:00 -0.56820166 0.90339983 -0.77554869 0.26101945 
2012-03-19 17:42:00 -0.07443971 -0.07443971 -0.07443971 -0.07443971 
> na.locf(out) 
         x.Open  x.High  x.Low  x.Close 
2012-03-19 17:32:00 0.19450494 1.66100005 -0.35943057 1.66100005 
2012-03-19 17:33:00 1.72838773 1.72838773 -0.69288918 1.13988679 
2012-03-19 17:34:00 1.72838773 1.72838773 -0.69288918 1.13988679 
2012-03-19 17:35:00 2.05295818 2.60388093 -0.80532315 -0.80532315 
2012-03-19 17:36:00 2.05295818 2.60388093 -0.80532315 -0.80532315 
2012-03-19 17:37:00 0.53142696 1.18960858 -0.94996548 0.58073422 
2012-03-19 17:38:00 0.37616997 1.94336348 0.04046976 0.91017202 
2012-03-19 17:39:00 1.06148070 1.72211018 -0.22147145 1.40756366 
2012-03-19 17:40:00 1.28437005 1.28437005 -0.62691689 -0.62691689 
2012-03-19 17:41:00 -0.56820166 0.90339983 -0.77554869 0.26101945 
2012-03-19 17:42:00 -0.07443971 -0.07443971 -0.07443971 -0.07443971 

それとも、あなたは本当に値がないとき、あなたはout[is.na(out)] <- 0